Diplomado en Minería de datos


Especialízate en minería de datos, aunque no tengas conocimientos previos de programación ni de estadística.

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Quiénes Somos

Clase Ejecutiva UC es el programa de perfeccionamiento profesional 100% online de la Pontificia Universidad Católica de Chile, orientado a actualizar tus conocimientos y entregarte nuevas herramientas y habilidades que te permitirán mejorar, ampliar e incluso transformar tu carrera profesional.

Descripción

El Diplomado en Minería de datos de Clase Ejecutiva UC está orientado a entregar un amplio conjunto de competencias en el ámbito del data mining, partiendo con los fundamentos estadísticos y las competencias de programación necesarias, para pasar a los fundamentos, técnicas y aplicaciones. Al no requerir conocimientos previos de programación ni tampoco de estadística, el diplomado está abierto no solo a personas con un background más técnico, sino a todo tipo de profesionales.

Se dice que los datos son el nuevo petróleo. Al igual que en la minería tradicional es necesario extraer laboriosamente los elementos de valor de los datos desde una montaña de áridos. Mediante técnicas sofisticadas y con el uso de herramientas especializadas.

Así, la minería de datos o data mining es una disciplina que comprende estas técnicas y herramientas, de modo que, aquella montaña de datos recopilada en el tiempo puede usarse para entender de mejor forma el negocio y construir modelos que permitan hacer predicciones, que pueden utilizarse en las decisiones y las acciones de la empresa.

Este diplomado en data mining se diferencia de otros similares. Ciertamente, no requiere conocimientos previos de programación ni tampoco de estadística, ya que incluye un curso para aprender a programar en Python y un curso de fundamentos de estadística. Además, los otros dos cursos de minería de datos permiten llegar a un nivel de profundidad más alto.

La modalidad del Diplomado en Minería de datos es 100% en línea y se estructura sobre cuatro cursos que utilizan técnicas metodológicas activas. Gracias a estas últimas, el participante puede interactuar con sus pares y profesor-tutor a través de los recursos tecnológicos que provee la plataforma educativa virtual.

Objetivos

Escribir programas simples usando el lenguaje Python.

Analizar datos de forma exploratoria para explicar la correlación entre variables, aplicando conceptos estadísticos.

Predecir el comportamiento de una organización a través de modelos que incorporan algoritmos de aprendizaje de máquina.

Dirigido a

Todas las personas que necesiten o estén interesadas en adquirir las habilidades para aplicar técnicas de data mining a su trabajo.

Todas las personas que han aprendido lo esencial de data mining pero necesitan profundizar y adquirir algo de fundamentos estadísticos.

Metodología 100% online

Aprendizaje interactivo

Contamos con una plataforma interactiva que te permitirá participar de las clases en vivo, interactuar en foros con tus compañeros de clase y acceder a los contenidos de cada curso en cualquier momento, adaptándose a tus necesidades.

Acompañamiento de tutores

En cada curso tendrás un tutor académico quien resolverá tus dudas planteadas en la plataforma online. Además las coordinadoras académicas resolverán tus consultas administrativas a través del correo alumnosuc@claseejecutiva.cl

Clases en vivo

Cada curso está organizado en 6 u 8 clases online y dos clases en vivo, transmitidas vía streaming, realizadas por nuestros destacados académicos o tutores. En estas clases podrás interactuar, realizar preguntas y comentar a tus compañeros de clase.

Material de estudio

Desde el inicio de tu programa online, tendrás acceso al material de estudio necesario para cada clase. Podrás acceder en cualquier momento y en cualquier lugar a tus clases online, papers, videos y otros recursos.

Evaluación en línea

Al final de cada curso tendrás una evaluación de los contenidos estudiados. A través de nuestra plataforma en línea, podrás acceder al examen y sus instrucciones para realizarlo. Además, contarás con soporte en línea para resolver cualquier problema técnico durante tu examen.

ACLARA TUS DUDAS

Quisimos responder las preguntas que muchos nos hacen a través de este video.

Malla académica




Curso Herramientas básicas de programación en Python
Profesor:  

Felipe López Rojas, Magíster Pontificia Universidad Católica de Chile Ver más...

Jaime Navón Cohen, Ph.D University of North Carolina at Chapel Hill (Estados Unidos) Ver más...

Contenidos

Módulo 1 Introducción a la programación
  • Motivación
    • De los datos a la información
    • Datos, información y programación ¿Cómo conviven hoy estos elementos en el mundo laboral?
    • ¿Qué es la programación?
    • Aplicaciones prácticas
    • La programación en el mundo laboral y cómo debe convertirse en un hábito
  • Secuencias de comandos en Python
  • Operaciones básicas
  • Creación y asignación de variables
  • Operaciones lógicas
Módulo 2 Control de Flujo
  • Control de Flujo:
    • If
    • Else
    • Elif
    • Uso en conjunto
  • Ciclos:
    • While
    • For
Módulo 3 Tipos de datos y funciones
  • Tipos de datos: Enteros, decimales, textos y listas.
  • “Strings”
    • ¿Qué es un string?
    • Funciones básicas de un string
    • Funciones avanzadas de un string
  • Funciones
    • ¿Qué es una función?
    • ¿Por qué ocupar funciones?
    • Declaración y uso de funciones
  • Listas
    • Creación de listas
    • Obtener elementos
    • Añadir elementos o quitar elementos
    • Operaciones sobre listas
Módulo 4 Procesamiento de datos
  • Listas de listas
  • Archivos
    • Cómo se interactúa con archivos y para qué sirven
    • Leer archivos
    • Escribir archivos
  • Procesamiento de datos
    • Carga masiva
    • Edición masiva
    • Ejemplos prácticos
Módulo 5 Diccionarios y tuplas
  • Listas y listas de listas
  • Manipulación de listas
  • Funciones sobre listas
  • Diccionarios
  • Operaciones sobre diccionarios
  • Aplicaciones de diccionarios
  • Aplicaciones con listas y diccionarios
  • Tuplas como tipo de dato inmutable
  • Operaciones sobre tuplas
  • Combinando listas, tuplas y diccionarios
Módulo 6 Funciones
  • Concepto de función
  • Definición de funciones
  • Parámetros y valores de retorno
  • Importación y llamado de módulos
  • Invocación de funciones y scope
  • Parámetros con nombre y parámetros por defecto
  • Funciones recursivas
  • Aplicación de funciones

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Curso Estadística para ciencia de datos
Profesor:  

Nicolás Alvarado Monárdez, Ph.D (c) Pontificia Universidad Católica de Chile

Contenidos

Introducción al análisis exploratorio de datos
Histogramas y distribuciones
Distribución de probabilidades discretas y continuas
Modelación con distribuciones de probabilidad analíticas (exponencial, normal)
Relacionando variables: correlación, covarianza y correlación de Pearson
Correlación no lineal
Testeo de hipótesis
Regresión
Introducción a las series de tiempo

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Curso Introducción a minería de datos y machine learning
Profesor:  

Mauricio Arriagada Benítez, Doctor Pontificia Universidad Católica de Chile

Plan de estudios

Clase en vivo

Un profesor ayudante interactúa directamente con un grupo reducido de participantes para ayudar a resolver problemas técnicos remanentes, como por ejemplo la correcta instalación de herramientas de software y el uso apropiado de algunas herramientas. Asimismo, para la preparación de set de datos para la reducción de dimensionalidad, y guiar el trabajo en las diferentes técnicas de reglas de asociación, algoritmos de clasificación, clustering y medidas de similaridad.

Trabajo individual

Los alumnos deben aplicar los conocimientos aprendidos en tres trabajos o pequeños proyectos concretos. El último proyecto suele tener características integradoras y, por lo tanto, es un poco más largo y completo que los anteriores. Aun cuando el trabajo se entrega en forma individual y no grupal, los alumnos pueden conversar y discutir sobre sus ideas de soluciones con sus compañeros, antes de desarrollar y entregar el proyecto. Los miniproyectos estarán enfocados en: procesar y consolidar datos aplicando ETL (extracción, transformación y carga de datos); utilizar el algoritmo Random Forest y KNN para dos casos propuestos, y realizar el preprocesamiento de una base de datos propuesta, aplicando dos algoritmos de los vistos en clases para así mostrar sus rendimientos a través de evaluar al clasificador y presentar las métricas, pudiendo establecer una comparación de rendimiento entre los dos algoritmos elegidos.

Contenidos

Conceptos fundamentales de la minería de datos
  • Video bienvenida al curso
  • Integración de datos, data warehouse
  • Selección y transformación de datos
  • Install Python Windows
  • Install Python MAC OS y Linux
  • Ejemplo práctico uso de dataframes
Preparación de datos y reducción de información
  • Preparación de datos: normalización, codificación e imputación de datos
  • PCA y t-SNE
  • ETL
  • Ejemplo práctico PCA
  • Ejemplo práctico t-SNE
  • Ejemplo práctico ETL
Reglas de asociación
  • Reglas de asociación: Apriori
  • Reglas de asociación: FP-Growth
  • Reglas de asociación: ECLAT
  • Ejemplo práctico Apriori
  • Ejemplo práctico ECLAT
  • Ejemplo práctico FP-Growth
Algoritmos de clasificación
  • Árboles de decisión
  • Random Forest
  • KNN y Kd-tree
  • Ejemplo práctico árboles de decisión
  • Ejemplo práctico Random Forest
  • Ejemplo práctico KNN
Algoritmos de clustering y medidas de similaridad
  • KMeans
  • Clustering jerárquico
  • DBSCAN
  • Ejemplo práctico KMeans
  • Ejemplo práctico clustering jerárquico
  • Ejemplo práctico DBSCAN
Selección de modelos e introducción a machine learning
  • Introducción a machine learning: modelos supervisados y no supervisados
  • Evaluación de clasificadores
  • Métricas
  • Ejemplo práctico evaluación clasificadores
  • Ejemplo práctico métricas

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Curso Técnicas avanzadas de minería de datos
Profesor:  

Mauricio Arriagada Benítez, Doctor Pontificia Universidad Católica de Chile

Contenidos

Introducción general
  • Modelos alternativos de minería de datos
  • Extensión de los modelos de machine learning
Introducción a web mining
  • Web scraping
  • Text análisis
Series de tiempo
  • Aprendizaje reforzado
  • Introducción
  • Diferencias con otros modelos de aprendizaje
  • Agentes
  • Funcionamiento con base en premios, castigos y fuerza bruta
  • Q-Learning: Introducción, ecuación de Bellman, explorar vs. explotar
Tendencias de machine learning

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Jefe de programa

Diplomado en minería de datos, diplomado en data mining, data mining
Jaime Navón Cohen

Ph.D University of North Carolina at Chapel Hill (Estados Unidos)

Jaime Navón Cohen es Ph.D Computer Science, University of North Carolina at Chapel Hill (EE.UU.). Además tiene un Master of Science, Technion-Israel Institute of Technology (Israel). Es ingeniero civil electricista, Pontificia Universidad Católica de Chile (UC). Asimismo, es profesor asociado del Departamento de Ciencia de la Computación de la UC.

 

Profesores

Felipe Lopez Rojas
Felipe López Rojas

Magíster Pontificia Universidad Católica de Chile

Felipe López Rojas es magíster en Ciencias de la Ingeniería mención Ciencias de la Computación de la Pontificia Universidad Católica de Chile (UC).  Actualmente es alumno del Doctorado en Ciencias de la Ingeniería mención Ciencias de la Computación de la UC. Asimismo, es ingeniero civil industrial en Tecnologías de la Información UC. 

Jaime Navón Cohen

Ph.D University of North Carolina at Chapel Hill (Estados Unidos)

Jaime Navón Cohen es Ph.D Computer Science, University of North Carolina at Chapel Hill (EE.UU.). Además tiene un Master of Science, Technion-Israel Institute of Technology (Israel). Es ingeniero civil electricista, Pontificia Universidad Católica de Chile (UC). Asimismo, es profesor asociado del Departamento de Ciencia de la Computación de la UC. 

Mauricio Arriagada Benítez

Doctor Pontificia Universidad Católica de Chile

Mauricio Arriagada Benítez es doctor y máster en Ciencias de la Ingeniería, Pontificia Universidad Católica de Chile (UC). También es ingeniero civil en Computación e Informática, Universidad de Tarapacá (Chile). Asimismo, tiene un Master in Computer Science, University of Northern Iowa (EE.UU.), y un Máster en Ingeniería de Software, Universidad de Tarapacá (Chile).

Nicolás Alvarado Monárdez

Ph.D (c) Pontificia Universidad Católica de Chile

Nicolás Alvarado Monárdez es Ph.D. (c) en Ciencia de la Computación de la Pontificia Universidad Católica de Chile (UC). También es licenciado en Matemáticas y magíster en Matemáticas de la UC.

Ventajas

Prestigio UC

La Pontificia Universidad Católica de Chile posee más de 120 años educando y formando a los líderes de nuestro país. El prestigio UC es reconocido esencialmente por la calidad de sus docentes como por su excelente sistema de enseñanza, los cuales la han transformado en la universidad número uno del país y la mejor universidad de habla hispana en Latinoamérica.

Profesores de Clase Mundial

Nuestro proceso educativo es apoyado y guiado por la excelencia, el sello y el prestigio de los académicos de la Pontificia Universidad Católica de Chile, formados en las mejores universidades a nivel mundial.

Moderno modelo pedagógico

Contamos con una plataforma interactiva, con la última tecnología en educación a distancia, que te permitirá vivir la experiencia del aprendizaje en línea: Acceso a clases en vivo y constante interacción en foros, con académicos y tutores.

Flexibilidad

Tenemos diversos programas académicos que impartimos con un exclusivo e innovador sistema de aprendizaje, enfocado en la flexibilidad y adaptado a tus necesidades de tiempo y espacio, permitiendo que puedas estudiar donde quieras y cuando quieras.

Programas online

Somos un programa de perfeccionamiento profesional 100% online creado por la Pontificia Universidad Católica de Chile, orientado a actualizar tus conocimientos y entregarte nuevas herramientas y habilidades que te permitirán mejorar, ampliar e incluso transformar tu carrera profesional.

Requisitos de postulación

Para postular a un programa de Clase Ejecutiva UC debes cumplir alguno de estos requisitos:

  • Título profesional universitario.
  • Título de egresado de instituto profesional o centro de formación técnica.
  • Conocimientos equivalentes en el área del programa al que estás postulando.




Inversión

Precios

Precio :
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Medios de pagos Chile

  • 12 cuotas tarjeta de crédito sin interés para nuestros diplomados y 3 cuotas tarjeta de crédito sin interés para nuestros cursos. En caso de existir interés, este será generado específicamente por su banco y no por Clase Ejecutiva UC.
  • Transferencia bancaria.

Medios de pagos internacional

  • Pago al contado a través de transferencia bancaria
  • Pago en cuotas para nuestros diplomados a través de cuponera electrónica (*)
  • Pago a través de Paypal

(*) Cuponera electrónica: Sistema de pago en cuotas, sin interés.

 

Clase Ejecutiva UC

Certificados apostillados

Una de las características más importantes de los títulos emitidos por la Pontificia Universidad Católica de Chile es que pueden ser apostillados gracias al Convenio de la Apostilla de la Haya. La Apostilla es una certificación única que permite agilizar el proceso de acreditación y certificación de títulos o documentos extranjeros en algún país miembro del Convenio de la Apostilla. Los documentos emitidos en Chile para ser utilizados en un país miembro del Convenio de la Apostilla que hayan sido certificados mediante una Apostilla, deberán ser reconocidos en cualquier otro país del convenio sin necesidad de otro tipo de certificación. Más información sobre el proceso de Apostilla en http://apostilla.gob.cl. El certificado del curso es apostillable. Sin embargo, la Clase Ejecutiva UC no se hace parte de la gestión de apostillarlo.

Un día en Clase Ejecutiva UC